Última actualización: sábado, 10 de abril de 2010 - 23:57 GMT

Twitter "predice éxitos de Hollywood"

Mensaje en Twitter

El estudio cree que el volumen de tráfico en Twitter sirve para predecir el éxito de los filmes.

Twitter puede ser usado para predecir el éxito de taquilla de los filmes de Hollywood, según investigadores en la firma estadounidense Hewlett Packard.

Los científicos estudiaron 3 millones de mensajes de Twitter, conocidos como tweets, acerca de 25 películas, incluyendo a Avatar.

Encontraron que la intensidad de tráfico en Twitter acerca de esos filmes podía ser utilizada para estimar con precisión el volumen de taquilla de las películas. El análisis posterior del contenido de los mensajes podría pronosticar un éxito prolongado del filme.

“Nuestras predicciones estuvieron increíblemente acertadas”, dijo a la BBC

Bernardo Huberman, jefe del laboratorio de cómputo de Hewlett Packard.

Por ejemplo, el sistema predijo que el filme The Crazies obtendría US$16,8 millones en taquilla durante su primer fin de semana en Estados Unidos. La cifra real fue de US$16,06m.

El equipo también pronosticó que el drama romántico Dear John recaudaría US$30,7 millones, y la cifra observada fue de US$30,46 millones.

La investigación ha sido publicada en el sitio web Arxiv.

Sentimiento social

El equipo pudo hacer sus primeras predicciones de recaudo de taquilla analizando el torrente de tweets acerca de un filme en los días anteriores a su estreno.

“Desarrollamos fórmulas para analizar esos tweets y medir la tasa a la que eran producidos”, dijo Huberman.

“Nuestra intuición era que mientras más rápido se enviaran tweets sobre las películas, más probable sería que el público fuera a verlas”.

Nuestra intuición era que mientras más rápido se enviaran tweets sobre las películas, más probable sería que el público fuera a verlas

Bernardo Huberman, Hewlett Packard

Los equipos pudieron entonces anticipar el desempeño del filme, incluyendo su recaudo en la segunda semana, haciendo lo que se conoce como “análisis de sentimiento”.

Esto analiza el contenido de los tweets y decide si es positivo, negativo o neutro.

“Es conectarse a la inteligencia colectiva”, dice Huberman, quien llevó a cabo la investigación con Sitaram Asur, también de Hewlett Packard.

El equipo entrenó su sistema utilizando el Mechanical Turk de Amazon, una herramienta en línea que le paga a la gente para llevar a cabo pequeñas tareas que le resultarían difíciles a las computadoras.

“Conseguimos personas que clasificaban los tweets y usamos eso para calibrar el análisis de sentimiento”, explicó Huberman.

Por ejemplo, el análisis mostró un auge de sentimiento positivo acerca del filme nominado al Oscar, The Blind Side, luego de su estreno. En cambio, mostró el efecto contrario para New Moon, que inicialmente se vendió bien, pero rápidamente perdió audiencia.

Tendencias

Huberman y otros analistas aceptan que las características demográficas de los usuarios de Twitter, quienes generalmente son jóvenes, expertos en tecnología, y razonablemente pudientes, pueden limitar la utilidad del sistema para analizar algunas tendencias, por ejemplo las que están dirigidas a niños.

Pero Huberman cree que el sistema puede ser útil para pronosticar otras tendencias. Por ejemplo, si un nuevo artefacto o producto se venderá bien.

Elementos como el análisis de sentimiento están siendo utilizados también por una organización llamada Tweetminster para monitorear las próximas elecciones generales del Reino Unido. Buscan establecer si el tráfico en Twitter muestra una correlación con los ganadores de los comicios

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